金融危机背景下中美投资者情绪的传染性分析

投资者负面情绪在市场之间的传染将会加速金融危机的蔓延.因此,随着我国资本市场的逐步开放,研究投资者情绪传染对我国资本市场的影响已变得越来越迫切.本文分别在中国和美国市场构建投资者情绪代理指标,研究金融危机背景下中美市场投资者情绪的传染效应.通过格兰杰因果检验发现美国市场投资者情绪对中国市场投资者情绪存在单向传导,并以反映金融市场之间的关联程度的Copula传染指数进行进一步的传染性分析,结果表明:美国市场投资者情绪对中国市场投资者情绪的传染性在不同时期呈现出不同的大小关系,随着中国资本市场不断开放,其传染性随之增强,尤其是在次贷危机发生时,投资者的传染性达到最大.     

投资者情绪影响香港股票市场吗?

本文选取香港股票市场的封闭式基金折价率,initial public offering(IPO)首日收益率,IPO数量,市场成交量和换手率等五个原始情绪指标,利用主成分分析法构造了综合投资者情绪指数,然后应用autoregressive moving average-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity(ARMA-GARCH)族模型分别剔除了综合投资者情绪指数与香港恒生指数中的趋势因素和季节因素等外在影响,对ARMA-GARCH模型的残差作相关性分析和Granger因果关系检验.研究表明,ARMA-GARCH族模型能有效处理投资者情绪指数和香港恒生指数的自相关性和异方差性.Granger因果检验发现在短期内恒生指数收益率是投资者情绪的Granger原因,即当香港股市处于上升阶段时,投资者情绪会更加乐观,而当股市处于下降阶段时,投资者情绪则会变的更加悲观.     

中国股市行业间投资者情绪传染效应研究——基于VMD-WA模型

研究不同行业间在不同时间尺度下的投资者情绪传染效应。首先基于VMD-WA模型提取行业投资者情绪的长期趋势项(低频)与短期波动项(高频),然后对行业间情绪的长期趋势项进行脉冲响应分析,以检验行业投资者情绪间的均值溢出效应;对短期波动项建立DCC-GARCH模型,以分析行业情绪间的波动溢出效应。研究结果表明：对行业情绪趋势项而言,当一行业情绪正向变化时,总是对被传染行业的情绪先产生正向传染,一段时间后逆转为负向传染,只有医药行业情绪对信息行业情绪无显著传染效应;对行业情绪波动项而言,行业间情绪传染性在不同时期呈现不同的大小关系,不同类型行业间的情绪传染性的变化趋势不同,发生显著改变时总是伴随着重大事件。     

中国股市投资者情绪与股票收益的实证研究

应用GARCH—M（1，1）模型检验了中国股市投资者情绪对股票收益的影响，结果发现：机构投资者情绪是影响股票价格的重要因素，但对不同市场和组合的影响方式不同且未形成系统风险；而个人投资者情绪的影响并不显著，也不存在小盘股主要受个人投资者情绪影响的现象。这与国外相关研究结论不同。     

投资者情绪与期货市场功能——基于沪深300股指期货的研究

本文以2015年股指期货市场实行交易限制措施事件作为自然实验样本，研究了不同市场环境下投资者情绪对沪深300股指期货风险管理功能和价格发现功能的影响及其差异.研究结果表明，在无交易限制的市场环境下，投资者情绪对沪深300股指期货的风险管理能力和短期动态价格发现能力有显著的负面影响；而在有交易限制的市场环境下，投资者情绪对沪深300股指期货市场风险管理能力的影响出现反转，但其对股指期货市场价格发现能力的负面影响却进一步加剧，本文分析这一现象是由于交易限制规则实施后股指期货市场流动性和市场深度极度匮乏、逆向选择效应增强所致.与现有研究相比，本研究可以更有效地从市场微观结构角度揭示投资者情绪对金融市场的影响存在差异的原因.此外，本研究结果在以双重差分模型和以互联网搜索指数作为投资者情绪代理变量的检验中同样稳健.     

噪音交易、投资者情绪波动与股票收益

通过对Delong etc的噪音交易理论模型的修正,分析了投资者情绪对股票收益的影响机理.选择市场换手率、封闭式基金折价和投资者开户增长率作为间接投资者情绪指数,应用因子分析法构造综合投资者情绪指数,并应用OLS和GARCH-M回归分析方法对中国股市投资者情绪及波动与股票收益间关系进行实证分析.结果显示, 投资者情绪是影响股票价格的系统因子,股票价格随着投资者情绪波动而波动, 而且情绪的上涨和下降对股票价格的影响是不对称的, 情绪上涨对股票价格的影响要比下降强的多;因投资者情绪波动而产生的股票收益波动构成市场系统风险并得到了相应的风险溢酬.     

投资者情绪、股权结构特征与上市公司创新效率

非理性的投资者情绪以及管理层对股市的过度“呵护”扭曲了中国A股上市公司的投资结构，影响资本市场资本配置效率。使用上市公司数据探讨了投资者情绪和股权结构特征对上市公司创新效率的影响。研究发现：A股上市公司存在较为明显的迎合投资现象，投资者情绪与上市公司投资效率之间存在非线性关系的抑制作用，即当市场情绪低落时，创新效率的损失对投资者情绪十分敏感；当市场情绪高涨时，创新效率的增速则对投资者情绪变得迟钝。另外，本文得出的3个结论应获得足够的关注：① 国有或国有控股的上市公司迎合投资的创新效率要高于民营上市公司，政府应积极利用市场情绪推动国有上市公司混改，利用非公资本改良国有上市公司的投资“DNA”，实现产业转型和技术升级的创新基因表达。② 积极打造国家创新驱动发展战略相关产业的资本风口，鼓励并引导社会资本进入高科技领域等创新效率较高的实体产业。③ 大力推动上市公司“两权分离”，提高管理团队的投资能力和投资的持续性，保持较高的投资水平和创新效率。     

新股投资者情绪度量及其与新股价格行为关系

结合现代市场微观结构和行为金融学理论，建立了非对称信息环境下，投资者情绪与新股价格行为关系模型，在此基础上提出了一种新股投资者情绪分析方法。深入研究发现：投资者情绪与新股发行价格、上市初期交易价格和IPO抑价正相关。这表明投资者情绪会导致投资者高估新股价值，发行公司将利用投资者情绪制定较高的发行价格以最大化发行收益，但出于保证发行成功和获得必要的股权分散等考虑，发行价格仍然低于投资者价值认知，从而形成IPO抑价。利用新股发行和分笔交易数据进行实证检验，获得了与理论分析一致的结论。     

中国股市指数与投资者情绪指数的相互关系

选取"新开交易账户数"作为投资者情绪的代理变量,应用ARMA-GARCH类模型研究了投资者情绪与股市收益率之间的相互关系.结果显示ARMA-GARCH类模型能有效拟合投资者情绪变化率和上证综合指数收益率的自相关性和异方差性.Granger因果检验表明上证综合指数收益率是投资者情绪变化率的一个显著影响因子,而并没有发现投资者情绪的变化率对上证综合指数的收益率Granger因果显著.根据市场表现的不同特征, 投资者利用这一信息调整情绪.当市场处于上升阶段时, 投资者情绪会更为乐观,有更多新的投资者进入股市; 当市场处于下降阶段时,投资者就会转变为较为悲观, 场外的投资者就会处于观望状态,不急于进入股市, 这样反映在股市上就是"新开交易账户数"减少.     

融资融券交易对市场有效性影响的计算实验

采用计算实验的方法,基于投资者情绪,构建了引入融资融券机制前后的市场模型,从弱式有效和半强式有效两个层面研究了融资融券交易对市场有效性的影响。投资者根据情绪决策;相邻的投资者情绪相互影响;引入融资融券交易后,随着投资者交易能力的增强,其情绪更新模型也发生变化。研究表明,引入融资融券交易后,市场从不满足弱式有效提升为弱式有效;尽管未能达到完全半强式有效,但价格对信息反应更加迅速,有效性得到显著提高。     

沪深股市和香港股市的风险溢出效应研究——基于时变ΔCoVaR模型的分析

本文基于时变ΔCoVaR模型,对2006年11月至2018年12月间沪深股市和香港股市的尾部风险溢出效应进行了估算.研究发现:1)沪深股市与香港股市之间存在着双向风险溢出效应,且溢出效应均为正;2)香港股市对沪深股市的风险溢出效应强于沪深股市对香港股市的风险溢出效应;3)深市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度大于沪市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度;4)沪港通和深港通的开通并没有显著增加香港股市与沪深股市之间的双向风险外溢程度.     

Noise Trading,Investor Sentiment Volatility,and Stock Returns

This article analyzes the mechanism of investor sentiment impact on stock price based on the noise trading theory of Delong et al. The market turn over, close-end fund discount, and growth rate of investor accounts are chosen as indirect investor sentiment index to construct comprehensive sentiment index on the basis of factor analysis approach. The relationship between investor sentiment and stock returns in China's stock markets is tested using the regression method of ordinary least squares (OLS) and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity in mean model (GARCH-M). The results show that investor sentiment is a systematic factor in forming stock prices. Stock price fluctuates with the fluctuation of investor sentiment, but the impact due to positive and negative investor sentiment changes is different. The impact of positive changes is stronger than that of passive changes. The volatility of stock returns caused by investor sentiment changes is a systematic risk.     

A Study of Multi-Scale Relationship Between Investor Sentiment and Stock Index Fluctuation Based on the Analysis of BEMD Spillover Index

According to behavioral finance theory, investor sentiment generally exists in investors' trading activities and influences financial market. In order to investigate the interaction between investor sentiment and stock market as well as financial industry, this study decomposed investor sentiment, stock price index and SWS index of financial industry into IMF components at different scales by using BEMD algorithm. Moreover, the fluctuation characteristics of time series at different time scales were extracted, and the IMF components were reconstructed into short-term high-frequency components, medium-term important event low-frequency components and long-term trend components. The short-term interaction between investor sentiment and Shanghai Composite Index, Shenzhen Component Index and financial industries represented by SWS index was investigated based on the spillover index. The time difference correlation coefficient was employed to determine the medium-term and long-term correlation among variables. Results demonstrate that investor sentiment has a strong correlation with Shanghai Composite Index, Shenzhen Component Index and different financial industries represented by SWS index at the original scale, and the change of investor sentiment is mainly influenced by external market information. The interaction between most markets at the short-term scale is weaker than that at the original scale. Investor sentiment is more significantly correlated with SWS Bond, SWS Diversified Finance and Shanghai Composite Index at the long-term scale than that at the medium-term scale.     

欧美股票市场对我国股票市场的传染效应研究——基于次贷与欧债危机背景

近年来,金融危机频频爆发且易表现出传染性,这使得金融传染引起国内外学者的高度关注.本文选取合适的动态条件相关模型研究欧美市场与A股、港股市场的条件相关性,结合内生多重结构突变模型与T检验方法划分危机传染期与平稳期,选用考虑外部影响的CCK模型研究A股、港股市场的羊群行为,随后,引入收益率分散度指标,研究两次危机的羊群行为传染渠道.研究结果表明:港股市场受两次危机传染的速度均快于A股市场,受传染的持续时间均长于A股市场,但受传染的程度均弱于A股市场:次贷危机传染程度强于欧债危机的传染程度,但传染的持续时间短于欧债危机:羊群行为传染渠道是两次危机对A股、港股市场的传染渠道之一.     

我国股票市场共因子的价格发现——以上证指数、H股指数与H股指数期货为例

随着越来越多的国有企业在香港市场发行H股股票，A＋H的股票发行方式愈加普遍，A股市场与H股市场的指数构成趋于相似，两个市场有进一步整合的趋势。本文分别利用Hasbrouck的信息份额模型（I—S）与Gonzalo-Granger的永久短暂模型（P—T）分析了上证指数与H股指数、H股指数期货之间的价格发现机制。研究表明，上证A股综合指数对我国的股票市场共因子的价格发现起着主导作用，H股现货和期货市场对我国股票市场的共同有效价格的发现仅起次要作用。本文认为，我国股票市场的特定信息首先发生在境内，因此境内市场信息流动应该会引导境外市场，这同“本国／本地偏好”假说相一致。     

不同市态下投资者情绪与股市收益、收益波动的异化现象——基于上证股市的实证分析

基于上证股市的相关数据,分析不同市场态势下投资者情绪与股市收益及其波动的异化现象。结果表明:我国投资者情绪对股票市场的收益并无显著影响;而股票收益却对投资者情绪的作用显著:牛市阶段股票收益与投资者情绪正相关,而熊市阶段则为负相关;投资者情绪对收益波动的影响在不同市态下也存在异化现象:熊市阶段投资者情绪对预期收益波动的冲击存在非对称效应,乐观倾向比等量的悲观倾向对波动的冲击更大;而牛市阶段收益波动主要受投资者悲观情绪的影响,且不存在非对称效应。这与国内外的相关研究结论不同。     

波动率风险溢酬: 时变特征及影响因素

应用香港市场的数据, 通过构造恒生指数看涨期权的动态delta中性组合估计了股票市场的波动率风险溢酬, 并对其时变的 特征和影响因素进行了分析. 实证结果表明: 香港股票市场上的确存在显著为负的波动率风险溢酬, 说明波动率的确是随机的, 是市场中存在 的另一个风险源. 而投资者是厌恶波动率风险的, 并通过支付较高价格购买股指期权来规避这一风险, 股指期权并非股票现货的冗余证券. 并且, 波动率风险溢酬呈现明显的时变特征, 其最重要的影响因素是股票现货市场的波动率, 股市当前的波动率越大, 投资者对未来波动的预期和风险 厌恶程度越高, 越愿意为规避波动率风险支付更高的风险溢酬.     

发达市场对新兴市场危机净传染的特征研究

本文讨论金融危机期间发达市场对亚洲新兴市场的危机净传染现象.本文提出一种新的研究框架,包括:噪声成分提取方法、噪声成分相关性检验方法和资产组合噪声成分方差分解方法.实证研究表明,在次贷危机期间,亚洲新兴市场存在明显净传染现象;美国危机会通过亚洲发达市场向周边新兴市场传导.其中,中国香港市场的危机传导作用最为显著,成为亚洲新兴市场的"风向标",新加坡市场的影响具有明显时变特征,而日本市场对周边市场的主导作用逐步下降.在危机期,由于净传染现象的存在,新兴市场投资组合很难发挥风险分散的功能.